python编写opencv-OpenCV官方教程中文版（for Python）pdf+自己编写的全套目录

【实例简介】

OpenCV官方教程中文翻译版，python语言，自做完整书签方便查找阅读

内容详细，是学OpenCV的必备教程

书虽然挺好的,但是不够全面,不能让读者完全了解 opencv的现状)。而

我翻译的这本书是来源于 OpenCv的官方文档,内容全面,对各种的算

法的描述简单易懂,而且不拘泥于长篇大论的数学推导,非常适合想使用

OpenCⅤ解决实际问题的人,对他们来说具体的数学原坦并不重要,重要

是能解决实际问题

在国内这本书可以说是第一本 Python OpenCV的泽作

4本书的时效性

本书的编写时针对最新的 Opencv3.0的,本版本还没有正式发布(但

很稳定),其中的內容页非常新,甚至用到了2012年才提出的算法。因此

本书的时效性上应该是没有问题的

5本书的目标读者

本书针的读者是高校学生,科研工作者,图像处理爱好者。对于这些

人群,他们往往是带着具体的问题,在苫苫寻找解决方案。为了一·个小问

题貮让他们去学习C++这么深奥的语言几乎是不可能的。而 Python的悄

然兴起给他们带来的希望,如果说C++是tex的话,那 Python的易用性

相当于word。他们可以很快的看懂本书的所有代码,并可以学着使用它们

来解决自己的问题,同时也能拓展自己的视野。别人经常说 Python不够

快,但是对于上面的这些读者,我相信这不是问题,现在我们日常使用的

PC机已经无比强大了,而且绝大多数情况下不会用到实时处理,更不会在

嵌入式设备上使用。因此这不是问题

Opencv-Python

段力辉

2014年1月30日

Ⅰ走进 Opend

1关于 OpenCV- Python教程

2在 Windows上安装 OpenCv-Python

3在 Fedora上安装 OpenCv-Python

II OpencV中的Gui特性

4图片

4.1读入图像

4.2显示图像

4.3保存图像.

4.4总结一下

5视频

5.1用摄像头捕获视频

5.2从文件中播放视频

.19

5.3保存视频

6 Opencv中的绘图函数

6.1画线

6.2画矩形

6.3画圆

6.4画椭圆

6.5画多边形.

,,,,,,.25

6.6在图片上添加文字

7把鼠标当画笔

7.1简单演示...

7.2高级一点的示例

8用滑动条做调色板

8.1代码示例

..32

III核心操作

9图像的基础操作

9.1获取并修改像素值

9.2获取图像属性

9.3图像ROI....

9.4拆分及合并图像通道

,,,,,,,,,,40

9.5为图像扩边(填充)

10图像上的算术运算

10.1图像加法..,,,

10.2图像混合..

,,,,,,43

10.3按位运算

11程序性能检测及优化

11.1使用 OpencV检测程序效率

,,,,,,.47

11.2 Opencv中的默认优化,

113在 IPython中检测程序效率

11.4更多 IPython的魔法命令

..51

11.5效率优化技术

12 OpencV中的数学工具

Iv OpenCV中的图像处理

13颜色空间转换

13.1转换颜色空间

13.2物体跟踪

13.3怎样找到要跟踪对象的HSⅴ值?,,,,,.,,,,,,,,,,,57

14几何变换

14.1扩展缩放

14.2平移,,,

,,,,.60

14.3旋转

14.4仿射变换

14.5透视变换

15图像阔值

15.1简单阈值.

152自适应阈值

15.3Otsu"s二值化

,,,70

15.4Otsu"s二值化是如何工作的?

16图像平滑

16.1平均

16.2高斯模糊

16.3中值模糊

16.4双边滤波..

,,79

17形态学转换

17.1腐蚀

17.2胀

,82

17.3开运算,..,

17.4闭运算

17.5形态学梯度

17.6礼帽

17.7黑帽

......84

17.8形态学操作之间的关系.

18图像梯度

18.1 Sobel算子和 Scharr算子

182 Laplacian算子.

19 Canny边缘检测

19.1原理

.91

19.1.1噪声去除

...91

191.2计算图像梯度.

19.1.3非极大值抑制

,,,,,,91

19.1.4滯后阈值

192 Opencv中的 Canny边界检测

,,92

20图像金字塔

20.1原理

20.2使用金字塔进行图像融合

21 OpencV中的轮廓

101

21.1初识轮廓

,,,,,,,101

21.1.1什么是轮廓

,,,,,,,,,,,,,,,,101

21.1.2怎样绘制轮廓..

.101

21.1.3轮廓的近似方法

102

21.2轮廓特征

104

21.2.1矩.

,,,,..104

21.2.2轮廓面积

D番

,,,,,,,104

21.2.3轮廓周长

105

21.24轮廓近似

105

2.5凸包

21.2.6凸性检测

107

21.2.7边界矩形

107

21.28最小外接圆

,,,,,,,,,,108

21.2.9椭圆拟合

,,,,,.,109

21.2.1重线拟合

109

21.3轮廓的性质...

111

21.3.1长宽比

·····

.111

21.3.2Extent

111

21.3.sOlidity

111

21.3.eQuivalent Diameter

112

21.3.5方向

··:·

112

21.3.6掩模和像素点.

112

21.3.7最大值和最小值及它们的位置

113

21.3.8平均颜色及平均灰度

113

139极点

114

21.4轮廓:更多函数

,,,,,,,,,,,,,,,,115

21.4.1凸缺陷

115

21.4.2 Point Polygon Test

116

21.4.3形状匹配

117

21.5轮廓的层次结构

.119

21.5.1什么是层次结构

119

21.5.20 penCV中层次结构

120

21.5.3轮廓检索模式,

,,,120

22直方图

124

22.1直方图的计算,绘制与分析

,,,,,,,,,124

22.1.1统计直方图

124

22.12绘制直方图

,,,,.126

22.1.3使用掩模

........,....128

22.2直方图均衡化.

...130

222.1 Opencv中的直方图均衡化

132

22.2.2 CLAHE有限对比适应性直方图均衡化

132

22.32D直方图

,,135

22.3.1介绍

,,,,,,,,,135

22.32 Opencv中的2D直方图

135

22.3.3 Numpy中2D直方图

136

22.3.4绘制2D直方图

...136

224直方图反向投影

141

224.1 Numpy中的算法

141

2242 Opencv中的反向投影

143

23图像变换

146

23.1傅里叶变换..

146

23.11 Numpy中的傅里叶变换

146

23.1.2 Opencv中的傅里叶变换

148

23.1.3DFT的性能优化

..150

23.1.4为什么拉普拉斯算子是高通滤波器?

152

24模板匹配

155

24.1 OpencV中的模板匹配

.155

24.2多对象的模板匹配

158

25 Hough直线变换

160

25.1 Opencv中的霍夫变换

161

25.2 Probabilistic Hough transform

163

26 Hough圆环变换

165

27分水岭算法图像分割

168

27.1代码

168

28使用 GrabCut算法进行交互式前景提取

173

28.1演示

174

V图像特征提取与描述

178

29理解图像特征

178

29.1解释.

178

30 Harris角点检测

181

30.1 OpencV中的 Harris角点检测

182

30.2亚像素级精确度的角点

184

31 Shi-Tomasi角点检测&适合于跟踪的图像特征

187

31.1代码

,,187

32介绍SIFI( Scale- variant Feature Transform

190

33介绍SURF( Speeded- Up Robust Features)

195

33.1 Opencv中的SURF

197

34角点检测的FAST算法

200

34.1使用FAST算法进行特征提取

200

34.2机器学习的角点检测器

201

34.3非极大值抑制

202

34.4总结

202

34.5 OpenC中FAST特征检测器.,,..,,,,.,,,.202

35 BRIEF(Binary robust Independent Elementary Features205

35.1 Opencv中的 BRIEF

205

36ORB Oriented FAsT and Rotated BrieF)

207

36.1 OpencV中的ORB算法

.208

37特征匹配

211

37.1 Brute- Force匹配的基础

211

37.2对ORB描述符进行蛮力匹配

212

37.3匹配器对象是什么?

213

37.4对SIFT描述符进行蛮力匹配和比值测试

213

37.5 FLANN匹配器

214

38使用特征匹配和单应性查找对象

218

38.1基础

218

38.2代码

218

I视频分析

222

39 Meanshift和 Camshift

222

39.1 Meanshift

...222

39.2 OpencV中的 Meanshift

223

39.cAmshift

225

394 Opencv中的 Camshift

..226

40光流

231

40.1光流,,.,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,

231

40.2 Lucas- Kanade法

,,,,,,,,,,,232

40.3 OpencV中的 Lucas- Kanade光流

..232

40.4 Opencv中的稠密光流

235

41背景减除

238

41.1基础,...

238

41.2 Background SubtractorMOG

238

41. 3 Background SubtractorMoG2

239

【实例截图】

【核心代码】

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